Mckinsey: 향후 5년 내에 위험 관리를 혁신할 생성적 AI – Fintech Singapore

Gen AI라고도 알려진 생성적 인공 지능(AI)은 향후 5년 동안 위험 관리에 큰 영향을 미쳐 금융 기관이 작업을 자동화하고 프로세스를 가속화하며 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 예상됩니다.

그러나 Gen AI의 이점을 활용하기 위해 위험 및 규정 준수 부서는 Gen AI로 인한 인바운드 위험을 해결할 뿐만 아니라 Gen AI의 책임감 있는 사용을 보장하는 명확한 지침과 프레임워크를 확립해야 한다고 McKinsey의 새 논문이 밝혔습니다.

XNUMXD덴탈의 신고에서는 금융 기관 내 위험 관리에 대한 Gen AI의 잠재적 영향에 대해 논의하고, 프로세스와 효율성을 향상시키는 기술의 이점을 탐구할 뿐만 아니라 Gen AI 채택과 관련된 중요한 고려 사항을 자세히 살펴봅니다.

논문에 따르면, Gen AI는 새로운 고객 경험의 시작부터 전략적 위험을 방지하기 위해 기능을 일상적인 작업에서 비즈니스 부서와의 협력으로 전환함으로써 향후 3~5년 동안 은행이 위험을 관리하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이러한 변화를 통해 위험 전문가는 문제가 발생하기 전에 신제품에 대해 조언하고, 위험 추세를 분석하고, 위험 프로세스를 개선할 수 있는 더 많은 시간을 확보할 수 있습니다.

보고서는 규제 준수, 금융 범죄, 신용 위험, 모델링 및 데이터 분석, 사이버 위험 및 기후 위험을 새로운 사용 사례로 언급하면서 여러 기관이 이미 위험 관리에서 Gen AI 사용을 탐색하기 시작했다고 지적합니다.

기업이 위험 관리를 위해 생성 AI를 활용하는 방법

규제 준수에서 보고서에 따르면 기업은 Gen AI를 가상 규제 및 정책 전문가로 사용하고 있습니다. 이들 회사는 규정, 회사 정책 및 지침에 대한 질문에 답변하기 위해 Gen AI 시스템을 교육하고 있습니다.

금융범죄에서 Gen AI는 고객 및 거래 정보를 기반으로 의심스러운 활동 보고서를 생성하고 거래 모니터링을 개선하는 데 사용됩니다. 보고서에 따르면 이 기술은 고객 파악(KYC) 속성의 변화에 ​​따라 고객의 위험 등급 생성 및 업데이트를 자동화하는 데에도 사용됩니다.

신용 위험에서 Gen AI는 고객 정보를 요약하여 신용 결정을 알리고 궁극적으로 은행의 엔드투엔드 신용 프로세스를 가속화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 신용 결정에 따라 Gen AI는 신용 메모 및 계약 초안을 작성할 수 있습니다.

모델링 및 데이터 분석에서 Gen AI는 모델 성능 모니터링을 자동화하고 측정항목이 허용 수준을 벗어나면 경고를 생성할 수 있습니다. 기술 담당자는 모델 문서 및 검증 보고서 초안을 작성할 수도 있습니다.

사이버 위험에서 Gen AI는 자연어를 사용하여 사이버 보안 취약성을 확인하고 탐지 규칙에 대한 코드를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 보안 데이터 조사를 위한 가상 전문가 역할도 할 수 있습니다.

마지막으로, 기후 위험에서 Gen AI는 코드 조각을 제안하고, 단위 테스트를 촉진하며, 고해상도 지도를 통해 물리적 위험 시각화를 지원할 수 있습니다. 이 기술은 상대방 전환 위험 평가를 위한 데이터 수집을 자동화하고 트리거 이벤트를 기반으로 조기 경고 신호를 생성할 수 있습니다. 또한 연례 보고서의 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 주제와 지속 가능성 섹션에 대한 보고서를 자동으로 생성할 수도 있습니다.

위험 관리를 위해 생성 AI를 채택할 때 주요 고려 사항

이 보고서는 금융 기관의 위험 관리 기능 내에서 Gen AI를 채택할 때 주요 고려 사항을 논의합니다. 이는 기술의 책임감 있고 지속 가능한 채택을 보장하는 동시에 가치를 극대화하는 사용 사례의 우선 순위를 지정하는 것이 중요함을 강조합니다.

보고서는 사용 사례의 우선 순위를 평가할 때 위험, 영향 및 타당성을 강조하면서 세 가지 중요한 측면을 강조합니다. 이러한 평가는 Gen AI에 대한 전반적인 비전과 일치해야 하며 관련 규정을 준수하고 데이터 민감도를 고려해야 한다고 보고서는 말합니다.

생성적 AI 사용 사례의 우선순위를 평가하기 위한 중요한 차원, 출처: 생성적 AI가 은행의 위험 및 규정 준수 관리에 어떻게 도움이 되는지, McKinsey, 2024년 XNUMX월

McKinsey는 금융 기관에 집중적인 접근 방식부터 시작하여 전략적 목표에 부합하는 3~5개의 위험 및 규정 준수 사용 사례의 우선순위를 정할 것을 권고합니다. 보고서에 따르면 이러한 사용 사례는 3~6개월 내에 실행된 후 비즈니스 영향을 평가할 수 있다고 합니다.

그러나 McKinsey는 Gen AI의 도입이 새로운 위험을 초래하므로 금융 기관이 위험 관리 및 통제에 대한 새로운 접근 방식을 채택해야 한다고 경고합니다. 위험 기능이 기업 수준에서 경계를 유지하고 조직 전체의 인식 보장, 모델 식별 기준 업데이트, AI 위험 전문가 개발, 기존 제어 재검토 등의 조치를 취할 것을 권장합니다.

또한 조직은 Gen AI 시스템과 관련된 중요한 데이터 및 기술 요구 사항을 인식하고 Gen AI 채택을 위한 인재 요구 사항을 이해해야 합니다.

금융 서비스에서 생성 AI의 잠재력

Gen AI가 등장했다. 금융 서비스 부문의 강력한 힘r, 엄청난 기회를 약속합니다. 맥킨지 글로벌 연구소 견적 Gen AI는 은행 부문 전반에 걸쳐 생산성을 3~5% 향상시켜 연간 수익에서 미화 200억~340억 달러의 추가 가치를 제공할 수 있습니다.

KPMG가 다양한 산업 분야의 글로벌 임원 2023명을 대상으로 실시한 300년 설문조사 발견 금융 부문의 임원들은 다른 어떤 산업보다 빠른 속도로 Gen AI를 채택하고 있습니다.

설문조사에 참여한 금융 서비스 리더 중 38%는 임원진이 기술의 우선순위를 적절하게 정했다고 답한 반면, 전체 설문조사 응답자의 26%는 이에 비해 더 높았습니다. 26%는 자신의 조직이 이미 하나 이상의 AI 솔루션을 구현했거나 향후 21개월 이내에 구현할 계획이라고 답한 반면, 전체 임원의 XNUMX%는 이에 비해 더 높았습니다.

금융 서비스 회사들도 Gen AI에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 설문 조사에 참여한 재무 임원 중 64%는 자신의 조직이 향후 6~12개월 동안 기술에 예산을 할당할 준비가 되어 있다고 답한 반면, 전체 조직의 50%는 이에 비해 더 높았습니다.

그러나 Gen AI의 잠재력은 금융 서비스를 넘어 확장됩니다. 골드만 삭스 견적 Gen AI는 전 세계 국내총생산(GDP)을 7% 증가시켜 거의 7조 달러에 이를 수 있습니다. 은행은 미국 직업의 약 XNUMX/XNUMX가 AI에 의한 어느 정도 자동화에 노출되어 있다고 말합니다.

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• 출처: https://fintechnews.sg/94699/ai/mckinsey-generative-ai-risk-management/